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Es ist gar nichts befremdliches darinn, wenn unsre Liebe mit unsern EAPP2201B Musterprüfungsfragen Umständen sich ändert, und es ist noch immer eine unausgemachte Frage, ob die Liebe das Glük, oder das Glük die Liebe leite.

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Es tötet mich, Das heißt also, du wusstest, dass ich ein Receiver EAPP2201B Fragenpool bin beziehungsweise diese Eigenschaft besitze, und hast mich deshalb dein Manuskript überarbeiten lassen.

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Jetzt geht's besser sagte er, schüttelte EAPP2201B Prüfungsfrage den Kopf wie ein Hund und spritzte sie alle nass.

NEW QUESTION: 1
Ein Systemadministrator hat kürzlich einen großen Bildschirm für elektronische Beschilderung für das Parkhaus des Unternehmens gekauft und installiert. Die Verwaltungssoftware des Bildschirms wurde auf einem Server mit öffentlicher IP-Adresse installiert, um die Remoteverwaltung zu ermöglichen. Der Systemadministrator behebt jetzt ein Problem mit dem Bildschirm, auf dem unbekannte, zufällige und unangemessene Nachrichten angezeigt werden. Welche der folgenden Methoden ist am effektivsten bei der Lösung dieses Problems?
A. Ersetzen des selbstsignierten Zertifikats der Verwaltungssoftware durch ein gültiges Zertifikat
B. Ändern der Standardanmeldeinformationen der Verwaltungssoftware
C. Ändern des Standardports der Verwaltungssoftware
D. Deaktivieren Sie nicht benötigte Dienste auf dem Server und der Verwaltungssoftware
Answer: B

NEW QUESTION: 2
A Solutions Architect is responsible for redesigning a legacy Java application to improve its availability, data durability, and scalability. Currently, the application runs on a single high- memory Amazon EC2 instance. It accepts HTTP requests from upstream clients, adds them to an in-memory queue, and responds with a 200 status. A separate application thread reads items from the queue, processes them, and persists the results to an Amazon RDS MySQL instance.
The processing time for each item takes 90 seconds on average., most of which is spent waiting on external service calls, but the application is written to process multiple items in parallel.
Traffic to this service is unpredictable. During periods of high load, items may sit in the internal queue for over an hour while the application processes the backing. In addition, the current system has issues with availability and data if the single application node fails.
Clients that access this service cannot be modified. They expect to receive a response to each HTTP request they send within 10 seconds before they will time out and retry the request.
Which approach would improve the availability and durability of the system while decreasing the processing latency and minimizing costs?
A. Update the application to use a Redis task queue instead of the in-memory queue. Build a Docker container image for the application. Create an Amazon ECS task definition that includes the application container and a separate container to host Redis. Deploy the new task definition as an ECS service using AWS Fargate and enable Auto Scaling.
B. Create an Amazon API Gateway REST API that uses a service proxy to put items in an Amazon SQS queue. Extract the core processing code from the existing application and update it to pull items from Amazon SQS queue. Extract the core processing code from the existing application and update it to pull items from Amazon SQS instead of an in-memory queue. Deploy the new processing application to smaller EC2 instances within an Auto Scaling group that scales dynamically based on the approximate number of messages in the Amazon SQS queue.
C. Create an Amazon API Gateway REST API that uses Lambda proxy integration to pass requests to an AWS Lambda function. Migrate the core processing code to a Lambda function and write a wrapper class that provides a handler method that converts the proxy events to the internal application data model and invokes the processing module.
D. Modify the application to use Amazon DynamoDB instead of Amazon RDS. Configure Auto Scaling for the DynamoDB table. Deploy the application within an Auto Scaling group with a scaling policy based on CPU utilization. Back the in-memory queue with a memory-mapped file to an instance store volume and periodically write that file to Amazon S3.
Answer: B

NEW QUESTION: 3
사진 공유 및 출판 회사는 매일 10,000 ~ 150,000 개의 이미지를 받습니다. 회사는 여러 공급 업체 및 서비스에 등록 된 사용자로부터 이미지를 받습니다. 이 회사는 AWS로 이전하고 있으며 Amazon Rekognition을 사용하여 데이터를 추가하여 기존 메타 데이터를 보강하려고 합니다.
다음은 추가 데이터의 예입니다.

클라우드 마이그레이션 프로그램의 일환으로 이 회사는 기존 이미지 데이터를 Amazon S3에 업로드하고 사용자에게 이미지를 Amazon S3에 직접 업로드하도록 지시했습니다.
이러한 요구 사항을 지원하기 위해 솔루션 아키텍트는 어떻게 해야 합니까?
A. S3 이벤트 알림을 기반으로 AWS Lambda를 트리거하여 Amazon Rekognition을 사용하여 추가 메타 데이터를 생성합니다. Amazon RDS MySQL Multi-AZ를 사용하여 메타 데이터 정보를 저장하고 Lambda를 사용하여 인덱스를 생성하십시오. Lambda가 지원하는 검색 기능이있는 웹 프런트 엔드를 사용하십시오.
B. S3 이벤트 알림을 기반으로 Amazon SQS 대기열을 시작합니다. 그런 다음 Amazon SQS가 메타 데이터 정보를 Amazon DynamoDB로 보내도록합니다. Amazon EC2에서 실행되는 애플리케이션은 API를 사용하여 Amazon Rekognition에서 데이터를 추출하고 DynamoDB 및 Amazon ES에 데이터를 추가합니다. 웹 프론트 엔드를 사용하여 Amazon ES가 지원하는 검색 기능을 제공하십시오.
C. S3 이벤트 알림을 기반으로 AWS Lambda를 트리거하여 Amazon Rekognition을 사용하여 추가 메타 데이터를 생성합니다. Amazon DynamoDB를 사용하여 메타 데이터를 저장하고 Amazon ES를 사용하여 인덱스를 생성하십시오. 웹 프론트 엔드를 사용하여 Amazon ES가 지원하는 검색 기능을 제공하십시오.
D. Amazon Kinesis를 사용하여 S3 이벤트를 기반으로 데이터를 스트리밍하십시오. Amazon EC2에서 실행되는 애플리케이션을 사용하여 이미지에서 메타 데이터를 추출하십시오. 그런 다음 Amazon DynamoDB 및 Amazon CloudSearch에 데이터를 저장하고 인덱스를 생성하십시오. CloudSearch가 지원하는 검색 기능이 있는 웹 프런트 엔드를 사용하십시오.
Answer: C
Explanation:
Explanation
https://github.com/aws-samples/lambda-refarch-imagerecognition

NEW QUESTION: 4
組織のシステム開発および実装プロセスにおける制御の成熟度を示す最も良い指標は次のうちどれですか。
A. コードの変更は手動でテストおよび展開されます。
B. コードの変更は文書化され、承認されています。
C. コードの変更がテストされ、自動化によって展開されます。
D. コードの変更がテストサーバーに展開されてから、運用環境に展開されます。
Answer: C